王志強，王帥文

(東北財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，遼寧 大連 116025)

一、問題的提出

隨著中國A股市場在牛市期間的“低價股價值洼地”以及熊市期間的3元股重現(xiàn)江湖，低價股具有高收益還是低收益逐漸成為越來越熱的話題。國外學(xué)者早些年便對這種現(xiàn)象進行研究，直到目前，低價股到底是高收益還是低收益仍未達成一致，同時也沒有研究能夠完全解釋該現(xiàn)象的成因。有國外學(xué)者指出這種效應(yīng)是因為投資者存在價格幻覺，Birru和Wang[1]發(fā)現(xiàn)，投資者認為低價股有更高的上漲空間和更低的下跌空間。近期研究也表明由名義價格導(dǎo)致的非理性可能是與名義價格相關(guān)問題的基礎(chǔ)解釋，如Kumar[2]認為，個人投資者對低價股的偏好較高。Green和Hwang[3]發(fā)現(xiàn)，相似股價的股票具有協(xié)動性。Birru和Wang[1]使用期權(quán)數(shù)據(jù)直接找到了投資者認為低價股具有更大上漲空間的證據(jù)，但是目前依然沒有找到產(chǎn)生這一現(xiàn)象的具體原因。國內(nèi)對此方面研究較少，梁麗珍[4]最早指出，中國資本市場存在的是高價股溢價而不是低價股溢價。羅進輝等[5]則驗證了中國股市存在低價股高收益的現(xiàn)象，并且提出能夠減弱該效應(yīng)的措施。張兵和陳曉瑩[6]參照Fama-French三因子的構(gòu)建方法構(gòu)建了價格因子，并指出價格因子具有更高的定價能力。因此，國內(nèi)在價格效應(yīng)方面并未達成共識，且都沒有考慮股價與未來收益之間負相關(guān)關(guān)系的存在。

根據(jù)傳統(tǒng)定價模型，名義價格中包含了股價與未來收益關(guān)系的相關(guān)信息，如Gordon股利增長模型中股價與預(yù)期收益率呈負相關(guān)關(guān)系。Miller和Scholes[7]用股價的倒數(shù)來衡量風(fēng)險，因而低價股的風(fēng)險較高，同時高風(fēng)險股票對應(yīng)高的未來收益從而造成更高的折現(xiàn)率進而導(dǎo)致現(xiàn)在的低股價。因此，直接使用名義價格考察價格效應(yīng)是有問題的。為了解決這個問題并且更好地衡量名義價格與未來收益之間的關(guān)系，本文參考Birru和Wang[8]的方法估計出一個基本面價格P*，用以剔除由折現(xiàn)率等因素可能帶來的影響。基本面價格利用了名義價格P與財務(wù)指標(biāo)(每股凈資產(chǎn)、每股總資產(chǎn)、每股盈余以及每股股息)之間的強截面關(guān)系。更為重要的是，基本面價格P*與名義價格P是高度相關(guān)的，兩者相關(guān)度高達84%，同時又不會受之前所說的名義價格與未來收益之間關(guān)系的影響。經(jīng)過分析，基本面價格P*與未來收益呈顯著正相關(guān)關(guān)系，即剔除已存在的折現(xiàn)率以及DDM等定價因素影響后中國股市存在低價股低收益而非低價股高收益的現(xiàn)象。針對該現(xiàn)象，本文構(gòu)造多空策略并選取股票的博彩性、換手率、機構(gòu)投資者持股占比以及市場情緒等因素對該現(xiàn)象進行分析。

相比已有研究，本文可能的貢獻在于：首次用基本面價格排序分組考察中國A股市場中基本面價格效應(yīng)的存在性和持續(xù)性；首次嘗試從股票的博彩性、換手率、機構(gòu)投資者持股占比以及市場情緒等因素對基本面價格效應(yīng)進行解釋；首次采用Fama-French五因子模型(以下簡稱“FF五因子模型”)分析基本面價格效應(yīng)下多空策略的異常收益；區(qū)分基本面價格效應(yīng)與名義價格效應(yīng)的差異，有助于深入理解名義價格效應(yīng)的存在性及其特征。

二、文獻綜述

在檢驗價格異象的存在性方面，國外最早由Fritzemeier[9]對美國市場采用分組的方式發(fā)現(xiàn)，低價股比高價股有更高的收益率和波動風(fēng)險。在隨后的數(shù)十年中，國外學(xué)者皆未能找出原因。Goodman和Peavy[10]則通過研究低價股異象與其他異象之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，低價股異象是區(qū)別于規(guī)模效應(yīng)和收益效應(yīng)的一種獨立的新異象。同時，不同的時間以及不同的市場環(huán)境可能會帶來不同的結(jié)果，Gilbertson等[11]與Waelkens和Ward[12]檢驗了非洲不同時期的股票市場，他們發(fā)現(xiàn)，1968—1979年存在低價股高收益現(xiàn)象，而1983—1993年則不存在低價股高收益現(xiàn)象。雖然之前很多文獻都指出低價股高收益現(xiàn)象，但是近些年也有一些不同的聲音。Singal和Tayal[13]指出，根據(jù)傳統(tǒng)金融理論，名義價格應(yīng)該無關(guān)緊要，但是在考慮市值以后，名義價格的影響就會變得模糊。他們發(fā)現(xiàn)，在控制規(guī)模之后，高價股的收益顯著高于低價股，并且高價股對于市場的變動不敏感，表現(xiàn)為較低的特質(zhì)波動率、特質(zhì)偏度和流動性。Hammerich等[14]則指出，高價股比低價股具有更高的夏普比率，同時高價股的表現(xiàn)優(yōu)于低價股，且對市場波動的敏感度較低。

為了探尋低價股效應(yīng)及其成因，國外學(xué)者進行了大量研究，Schultz[15]發(fā)現(xiàn)，投資者存在價格偏好，即在股票發(fā)生拆分變成更低的股價的時候，小型散戶投資者的數(shù)量會顯著增加。Fernando等[16]發(fā)現(xiàn)，在股票進行IPO時，IPO價格在決定投資者架構(gòu)時扮演相當(dāng)重要的角色。Green和Hwang[3]則發(fā)現(xiàn)了更有力的證據(jù)表明投資者在股票拆分時很大程度上取決于股票的價格，在股票拆分后低價股的聯(lián)動性增加而高價股的聯(lián)動性降低。Baker和Patricia[17]發(fā)現(xiàn)，投資者對不同的名義股價有時變的偏好，上市公司會迎合這種偏好進而使得股價維持在低位，他們將這種低價股偏好稱為“名義價格幻覺(Nominal Price Illusion)”。另一種低價股偏好的證據(jù)就是基金家族會提供一些低價基金。Kumar[2]認為，這和彩票型(Lottery-Like)偏好類似，投資者認為低價股是一種“廉價的賭注(Cheap Bets)”。也有一些研究從其他角度試圖解釋這種現(xiàn)象，如Birru和Wang[1]從心理偏差(Psychological Bias)角度出發(fā)，通過對期權(quán)數(shù)據(jù)進行分析，認為投資者根據(jù)預(yù)期的股票未來收益模式判斷名義價格，呈現(xiàn)一種幻覺：低價股未來更容易上漲，這與以前研究關(guān)注上市公司供給端管理股價進而影響投資者需求不同。

國內(nèi)對于這方面的研究較少且關(guān)于低價股的收益高低亦有不同的結(jié)論，梁麗珍[4]最早指出中國資本市場存在的是高價股溢價而不是低價股溢價，她認為，中國股價高的股票通常質(zhì)量更高，而優(yōu)質(zhì)股的稀缺性會造成資金集中流入從而帶來高收益。翟偉麗等[18]利用2005—2008年深圳A股市場的數(shù)據(jù)，對各類投資者的交易偏好及其差異、交易偏好與股價波動的關(guān)系進行了實證研究，并指出機構(gòu)投資者比個人投資者更偏向于交易大盤股、高價股、低市盈率股和非ST股，個人投資者偏好溢價程度高的股票大于偏好溢價程度低的股票，而機構(gòu)投資者則相反。俞紅海等[19]通過研究基金拆分現(xiàn)象發(fā)現(xiàn)，投資者的名義價格幻覺會產(chǎn)生低價股偏好從而大量申購凈值為1的基金，并且表明基金拆分后規(guī)模擴大是由于吸引了大量新投資者，尤其是個人投資者，長期來看，進行拆分的基金并不能給投資者帶來超額收益。李心丹等[20]則從高送轉(zhuǎn)動機、行為特征和后果三方面展開論證，發(fā)現(xiàn)低價股溢價程度越高，上市公司越傾向于通過高送轉(zhuǎn)來降低股價，并且送轉(zhuǎn)的比重也越高，投資者賬戶數(shù)據(jù)說明高送轉(zhuǎn)主要迎合了個人投資者的非理性需求，高送轉(zhuǎn)后公司績效及股票超額收益顯著下降，進一步說明追逐高送轉(zhuǎn)股票的投資是非理性的。張兵和陳曉瑩[6]則基于Fama-French三因子模型來檢驗低價股效應(yīng)，并且指出低價股效應(yīng)雖然存在，但是會隨股價上升而減弱，通過構(gòu)造價格因子指出價格因子比賬面市值比因子有更高的定價能力。羅進輝等[5]運用1999—2014年中國上市公司的月度樣本數(shù)據(jù)的分析表明，中國資本市場存在顯著持續(xù)的低價股溢價現(xiàn)象，并且機構(gòu)投資者持股、證券分析師關(guān)注和賣空機制等因素都有利于降低低價股的溢價程度。邱羽[21]使用每年6月最后一個交易日的收盤價，通過相對價格法和市場等分法對低價股效應(yīng)進行了系統(tǒng)描述，發(fā)現(xiàn)低價股具有低風(fēng)險、高收益的特點，并且這種異象在不同時期均存在，在對一些傳統(tǒng)因素進行控制后，該異象仍然存在。

綜上所述，無論是國內(nèi)還是國外的已有研究中都存在以下問題：首先，在價格效應(yīng)存在性方面并未達成共識，并且缺少對其風(fēng)險調(diào)整后異常收益的細致分析。其次，上述研究絕大多數(shù)均未考慮名義價格與未來收益之間已經(jīng)存在的負相關(guān)關(guān)系，使用名義價格并不能很好地調(diào)整風(fēng)險。再次，在持續(xù)性方面，上述研究并沒有進行深入考察。最后，已有研究對于價格效應(yīng)成因的解釋比較粗淺，有待進一步深入挖掘。鑒于此，本文采用基本面價格排序分組考察中國A股市場中基本面價格效應(yīng)的存在性和持續(xù)性，并選取股票的博彩性、換手率、機構(gòu)投資者持股占比以及市場情緒等因素嘗試對基本面價格效應(yīng)進行詳細解釋。

三、變量、樣本及基本面價格估計

(一)變量定義及度量

個股風(fēng)險溢價R。本文采用現(xiàn)金紅利再投資的月回報率減去無風(fēng)險收益率的值來衡量個股風(fēng)險溢價R，其中無風(fēng)險收益率為月度化的中央銀行公布的3個月定期存款基準(zhǔn)利率。在采用FM回歸、FF三因子模型或FF五因子模型檢驗基本面價格效應(yīng)存在性時，個股風(fēng)險溢價R或組合風(fēng)險溢價為被解釋變量。

名義價格P。本文采用上市公司股票月末收盤價的自然對數(shù)來表示。在估計基本面價格時，名義價格P為被解釋變量。

基本面價格P*。通過股價與財務(wù)指標(biāo)之間的強相關(guān)性回歸估計得出。在估計基本面價格P*時，本文主要利用名義價格與財務(wù)指標(biāo)之間的強截面關(guān)系，選取每股賬面價值BPS、每股盈余EPS、每股總資產(chǎn)APS以及每股股息DPS四個指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù)，考慮到財報最晚為每年的4月末，因而通過滯后的方式來排除這方面的影響，即將披露的會計年度數(shù)據(jù)作為某只股票某年4月至第2年4月的財務(wù)數(shù)據(jù)。

在分析基本面價格效應(yīng)的影響因素時，本文使用如下解釋變量：

當(dāng)月最高日收益率MAX。參照Bali等[22]研究方法，采用當(dāng)月所有交易日中日個股回報率的最高值作為股票博彩性的代理指標(biāo)。

換手率DTURN。參照Garfinkel和Sokobin[23]的研究，用換手率作為投資者意見分歧的指標(biāo)，采用當(dāng)月所有交易日的日換手率的平均值作為月度換手率。

機構(gòu)投資者持股占比INST。參照翟偉麗等[18]研究，用機構(gòu)投資者持股占比指標(biāo)來衡量機構(gòu)投資者與一般投資者的差別，本文采用每個季度披露的機構(gòu)投資者持股占比作為當(dāng)月以及未來3個月的機構(gòu)投資者持股指標(biāo)。

情緒指數(shù)SENT。參考易志高和茅寧[24]的研究方法，在封閉式基金折價、市場交易量、IPO數(shù)量及上市首日收益、消費者信心指數(shù)和新增投資者開戶數(shù)等6 個單項情緒指標(biāo)的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個能較好測度中國股票市場投資者情緒的綜合指數(shù)，該指數(shù)值越大說明當(dāng)時的市場情緒越高。

情緒變化指數(shù)△SENT。采用當(dāng)月以及上月的情緒指數(shù)之差作為情緒變化指數(shù)。

在考慮價格效應(yīng)的影響因素時，本文主要控制貝塔系數(shù)BETA、公司規(guī)模SIZE、賬面市值比BM、上期股票收益率RET和非流動性指標(biāo)ILL。

需要指出的是，在進行FF三因子分析時，三因子包括市場因子MKT、價值因子 HML和規(guī)模因子 SMB；在進行FF五因子分析時，五因子包括市場因子MKT、價值因子 HML、規(guī)模因子 SMB、贏利因子 RMW和投資因子 CMA。

(二)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

由于股權(quán)分置改革可能帶來一定影響，本文樣本區(qū)間為2006年12月至2016年12月?？紤]到金融企業(yè)的高負債率，本文剔除所有金融保險證券公司樣本。因新股剛上市連續(xù)漲停會帶來異常收益，本文剔除上市不足6個月的樣本。剔除掉缺失現(xiàn)金紅利等變量的觀測值。最后統(tǒng)計月度觀測值合計87 275個。本文主要數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

(三)基本面價格估計

筆者認為，使用名義價格不能很好地衡量價格效應(yīng)，這是因為按照名義價格來分組的話會混淆名義價格與未來收益之間的關(guān)系。Gordon[25]所提出的戈登增長模型揭示了股價、股息、貼現(xiàn)率和股息固定增長率之間的關(guān)系，并且指出股價與收益率負相關(guān)。Miller和Scholes[7]用股價的倒數(shù)來衡量風(fēng)險，通常來講，具有更高風(fēng)險的股票也具有更高的未來收益，這會導(dǎo)致未來現(xiàn)金流按照較高的折現(xiàn)率進行折現(xiàn)，從而造成當(dāng)前較低的股價。因此，使用名義價格可能會有問題。

為了考察名義價格與未來收益之間的關(guān)系，本文采用FM回歸方法估計名義價格P與個股風(fēng)險溢價R之間的線性關(guān)系，具體結(jié)果如表1所示。

表1名義價格與個股風(fēng)險溢價的FM回歸分析結(jié)果

注：括號內(nèi)為t值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平下顯著。下同。

從表1可以看出，列(1)只考慮名義價格的單變量回歸中,名義價格P的系數(shù)為-0.696，其t值為-1.990，說明名義價格P與個股風(fēng)險溢價R之間是顯著負相關(guān)的；列(2)—列(7)加入了控制變量后的多變量回歸中，名義價格P的系數(shù)的絕對值變小，小于0.120，其t值的絕對值不足0.370，說明名義價格P對個股風(fēng)險溢價R的影響變得不顯著。

為了減少依據(jù)股息貼現(xiàn)模型可能帶來的影響，本文借鑒Birru和Wang[8]的方法估計基本面價格P*，利用名義價格與財務(wù)指標(biāo)之間的強截面關(guān)系，構(gòu)建模型如下：

Pi=C+β1BPSi+β2EPSi+β3APSi+β4DPSi+εi

(1)

(2)

其中， P為每個月個股名義價格的自然對數(shù)，BPS為每股賬面價值，EPS為每股盈余，APS為每股總資產(chǎn)，DPS為每股股息，四個財務(wù)指標(biāo)具體數(shù)據(jù)為個股上年末的財務(wù)數(shù)據(jù)，P*為排除掉殘差項的其余各項之和，C為常數(shù)，i為第i只股票。

具體回歸結(jié)果如表2所示。

表2名義價格與財務(wù)指標(biāo)的回歸分析結(jié)果

從表2可以看出，所有回歸方程中每個估計系數(shù)的t值的絕對值都遠遠大于2，說明名義價格P與四個財務(wù)指標(biāo)BPS、EPS、APS和DPS之間存在強相關(guān)性；表2最后一列中多變量的回歸結(jié)果顯示，名義價格P與BPS、EPS和DPS之間顯著正相關(guān)，與APS之間顯著負相關(guān)。

四、基本面價格效應(yīng)存在性及持續(xù)性檢驗

(一)基本面價格效應(yīng)存在性檢驗：基于組合價差法

表3列示了依據(jù)基本面價格P*進行分組后的統(tǒng)計結(jié)果。

表3分組統(tǒng)計結(jié)果

從表3可以看出，對于所有分組而言，名義價格P與基本面價格P*的均值相似，除了低組以外，其余組合的基本面價格P*均略大于名義價格P?？傮w上看，BETA和BM的數(shù)值隨著基本面價格P*的增加而減小，公司規(guī)模SIZE的數(shù)值則隨著基本面價格P*的增加而增加?；久鎯r格P*越低的組合當(dāng)月最高日收益率MAX越高，博彩性越強。基本面價格P*越高的組合非流動性指標(biāo)ILL越高，流動性越低。基本面價格P*越低的組合，換手率DTURN越高。相對于基本面價格P*低的組合，高基本面價格組合的機構(gòu)投資者持股占比INST往往更高。

表4分別列示了依據(jù)基本面價格P*分組后的超額收益率，F(xiàn)F三因子模型調(diào)整后的異常收益率以及FF五因子模型調(diào)整后的異常收益率。

表4估計結(jié)果

從表4可以看出，超額收益率隨著基本面價格P*的增加而增加。同時，在經(jīng)過FF三因子模型以及FF五因子模型調(diào)整后，低基本面價格的組合主要為負收益，而高基本面價格的組合則為正收益，其t值顯示，基本面價格兩個極端的組合基本上是顯著的。

(二)基本面價格效應(yīng)存在性檢驗：基于FF三因子模型和FF五因子模型

為了剔除掉傳統(tǒng)的定價因子可能產(chǎn)生的影響，本文采用名義價格低-高組合和基本面價格高-低組合這兩種套利組合的異常收益率α，運用傳統(tǒng)的FF三因子模型和FF五因子模型進行回歸分析，回歸結(jié)果如表5所示。

表5回歸結(jié)果

(三)基本面價格效應(yīng)的持續(xù)性檢驗

為了檢驗基本面價格效應(yīng)的持續(xù)性，表6分別列示了基本面價格P*與個股風(fēng)險溢價R在持有期為1個月、3個月、6個月、12個月以及24個月的FM回歸結(jié)果。

表6不同持有期的FM回歸結(jié)果

五、基本面價格效應(yīng)的成因分析

(一)回歸分析

表7列示了基本面價格P*與個股風(fēng)險溢價R的FM回歸分析結(jié)果。

表7主要變量的FM回歸分析結(jié)果

從表7可以看出，列(1)中基本面價格P*與個股風(fēng)險溢價R的系數(shù)在10%水平下顯著為正，說明低價股存在低收益而非高收益。列(2)控制了傳統(tǒng)定價因子中的貝塔BETA、公司規(guī)模SIZE以及賬面市值比BM，結(jié)果顯示，基本面價格P*與個股風(fēng)險溢價R之間在1%水平下顯著為正，這意味著傳統(tǒng)定價因子并不能對該價格效應(yīng)作出完全解釋，存在價格異象。列(3)引入上期股票收益率RET、非流動性指標(biāo)ILL來考慮反轉(zhuǎn)效應(yīng)和流動性帶來的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基本面價格P*與個股風(fēng)險溢價R之間依然顯著正相關(guān)，說明RET和ILL兩個變量并不能完全解釋價格效應(yīng)的成因。列(4)在控制博彩效應(yīng)MAX以后，基本面價格P*與個股風(fēng)險溢價R依然在1%水平下顯著正相關(guān)，同時系數(shù)減小，說明股票的博彩效應(yīng)越強，價格效應(yīng)越大。列(5)在控制換手率DTURN以后，基本面價格P*與個股風(fēng)險溢價R依然在1%水平下顯著正相關(guān)，說明換手率在很大程度上影響了該現(xiàn)象，即股票的換手率越高，價格效應(yīng)越大。列(6)在控制機構(gòu)投資者持股占比INST后，基本面價格P*與個股風(fēng)險溢價R的關(guān)系依然顯著，同時系數(shù)變小，從而說明機構(gòu)投資者對價格效應(yīng)也有很大程度的影響，機構(gòu)投資者持股占比越小，價格效應(yīng)越大。列(7)說明在控制所有這些相關(guān)變量以后基本面價格P*與個股風(fēng)險溢價R依然呈顯著正相關(guān)關(guān)系，但是估計系數(shù)由1.330減小到1.091，系數(shù)減小25%，從而說明目前并不能解釋價格的成因，但是上述因素均對該效應(yīng)有一定的解釋作用。

(二)市場情緒及情緒變化的影響

如果說價格效應(yīng)的出現(xiàn)是因為市場的定價錯誤，那么在市場情緒高或者低的時候，組合風(fēng)險溢價R應(yīng)該會受到顯著影響，本文根據(jù)基本面價格P*進行分組構(gòu)造了高-低組合，因為情緒指數(shù)SENT是依據(jù)許多宏觀變量構(gòu)造的，因而通過滯后項的方式構(gòu)造情緒變化指數(shù)△SENT來表示市場情緒的增強或減弱。表8分別展示了高、低和高-低組合風(fēng)險溢價與情緒以及情緒變化之間的關(guān)系，這個回歸結(jié)果均控制了市場因子、規(guī)模因子和價值因子。

表8基于情緒指數(shù)的高-低組合風(fēng)險溢價的FF三因子回歸結(jié)果

表8中的列(1)—列(3)表明，依據(jù)基本面價格進行分組的組合風(fēng)險溢價與情緒指數(shù)之間在5%水平下呈正相關(guān)關(guān)系，也就是說，市場情緒越高，價格效應(yīng)越明顯。列(4)—列(6)表明，當(dāng)控制了情緒變化指數(shù)之后，依據(jù)基本面價格進行分組的組合風(fēng)險溢價與情緒變化指數(shù)之間在1%水平下呈正相關(guān)關(guān)系，即在情緒上升時，價格效應(yīng)明顯，而在情緒下降時，價格效應(yīng)減弱。列(7)—列(9)表明，在同時控制了情緒指數(shù)和情緒變化指數(shù)之后，高-低組合異常收益率存在顯著差異，即情緒以及情緒變化雖然對價格效應(yīng)有影響，但是并不能完全解釋價格效應(yīng)的成因。

六、穩(wěn)健性檢驗

本文分別采用分市場檢驗、分區(qū)間檢驗和市值加權(quán)組合檢驗三種方法進行穩(wěn)健性判斷。 無論是分市場檢驗(將股票按照上市位置的不同分為滬市股票和深市股票)還是分區(qū)間檢驗(劃分為2006年12月至2012年12月和2013年1月至2016年12月兩個區(qū)間)，結(jié)果都顯示，[注]結(jié)果未在正文列出，留存?zhèn)渌鳌；久鎯r格與個股風(fēng)險溢價在1%水平下顯著正相關(guān)，在考慮股票的博彩性、換手率以及機構(gòu)投資者持股占比等因素后，基本面價格與個股風(fēng)險溢價依然在1%水平下顯著，即它們對基本面價格效應(yīng)均有一定的解釋能力，這與之前得到的結(jié)論相同。在進行市值加權(quán)組合檢驗時，用市值加權(quán)個股風(fēng)險溢價替代等權(quán)重個股風(fēng)險溢價。當(dāng)用FF三因子模型回歸時，常數(shù)項依然顯著為正，即存在FF三因子模型無法解釋的異常收益。當(dāng)用FF五因子模型檢驗時，常數(shù)項也顯著為正，即無論用等權(quán)重個股風(fēng)險溢價還是用加權(quán)個股風(fēng)險溢價，所構(gòu)造的高-低組合均存在FF三因子和FF五因子模型無法解釋的收益，從而再次驗證基本面價格效應(yīng)的存在。

七、結(jié)論與建議

為更好地調(diào)整風(fēng)險，本文估計出基本面價格P*并且從行為金融學(xué)的視角對基本面價格效應(yīng)進行了更為精確的檢驗，結(jié)果顯示：已有的低價股高收益主要來源于風(fēng)險，在引入規(guī)模因子后，這種影響變得模糊，而利用基本面價格P*則更準(zhǔn)確地驗證了中國股市存在低價股低收益而非高收益現(xiàn)象。這種價格效應(yīng)會隨著持有期的增加而減弱，在持有期超過1年之后，基本面價格效應(yīng)消失。股票的博彩性、換手率、機構(gòu)投資者持股占比等因素均能對價格效應(yīng)有一定的解釋能力。市場情緒高以及市場情緒增強的時候，價格效應(yīng)會變大，但是市場情緒并不能完全解釋價格異象的成因。

本文的研究對于未來研究資產(chǎn)定價以及政策監(jiān)管有一定的參考意義。首先，本文為解決價格異象提供了新的思路，以該異象為基礎(chǔ)可以更加準(zhǔn)確地完善資本-資產(chǎn)定價模型。其次，本文指出股票的博彩性、換手率以及機構(gòu)投資者持股占比等因素均會對價格效應(yīng)產(chǎn)生影響，監(jiān)管層應(yīng)當(dāng)進一步優(yōu)化市場結(jié)構(gòu)，壯大機構(gòu)投資者，倡導(dǎo)更為理性的投資。最后，市場的情緒會進一步加劇價格效應(yīng)，這也進一步說明中國股票市場的“快牛慢熊”相對于成熟股票市場的“長?！庇写M一步完善。